Congnghe
New member
Trong tập podcast gần đây của TDS, vấn đề quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu trong công nghệ AI hiện đại được thảo luận chi tiết. Jeremie Harris, người dẫn chương trình, đã trò chuyện với Eliano Marques, Giám đốc Điều hành Dữ liệu và AI tại Protegrity, để khai thác góc nhìn chuyên sâu về cách các công ty đang triển khai sáng kiến bảo vệ dữ liệu, từ việc xử lý dữ liệu cá nhân trong doanh nghiệp đến các chiến dịch quảng cáo hướng đến bảo vệ quyền riêng tư của người dùng. Marques cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giáo dục công chúng về ý nghĩa của bảo mật dữ liệu AI, một khía cạnh mà hiện nay vẫn chưa được hiểu đúng mức.
Ông đề xuất rằng việc học liên kết có thể là một giải pháp trung hòa giữa việc thu thập dữ liệu và quyền riêng tư, tạo ra một kịch bản đôi bên cùng có lợi: AI vẫn có thể phát triển để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, trong khi dữ liệu của người dùng không bị xâm phạm.
Trong thời đại mà dữ liệu trở thành tài sản quý giá, việc bảo vệ quyền riêng tư trong AI là một thách thức lớn. Tuy nhiên, các giải pháp như học liên kết và chiến lược chia sẻ dữ liệu minh bạch có thể giúp cân bằng giữa bảo mật và cá nhân hóa. Những nỗ lực này không chỉ là trách nhiệm của doanh nghiệp, mà còn đòi hỏi sự tham gia của chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận và cả cộng đồng người dùng.
Quyền riêng tư của AI: Chủ đề cần được làm rõ
Quyền riêng tư trong AI không chỉ là khía cạnh kỹ thuật, mà còn là vấn đề đạo đức và xã hội. Marques cho rằng việc tăng cường nhận thức về quyền riêng tư là một phần không thể thiếu để giúp công chúng hiểu rõ các nguy cơ và lợi ích từ việc sử dụng AI. Trong khi đó, bản thân khái niệm học liên kết (federated learning) cũng là một giải pháp đầy tiềm năng, giúp cân bằng giữa việc thu thập dữ liệu lớn phục vụ AI và quyền riêng tư của người dùng.Học liên kết: Giải pháp cho bảo mật và cá nhân hóa
Andre Ye, trong bài viết xuất bản tháng 9 năm 2020, đã giải thích học liên kết dưới góc độ dễ hiểu. Đây là một phương pháp đào tạo mô hình AI mà không cần thu thập dữ liệu tập trung, giúp giảm nguy cơ vi phạm quyền riêng tư. Ye đặt ra câu hỏi quan trọng: Làm thế nào để tận dụng sức mạnh của dữ liệu lớn mà vẫn bảo vệ quyền riêng tư cá nhân?Ông đề xuất rằng việc học liên kết có thể là một giải pháp trung hòa giữa việc thu thập dữ liệu và quyền riêng tư, tạo ra một kịch bản đôi bên cùng có lợi: AI vẫn có thể phát triển để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa, trong khi dữ liệu của người dùng không bị xâm phạm.
Chia sẻ dữ liệu và bảo mật AI: Chiến lược dài hạn
Alexandre Gonfalonieri, một nhà tư vấn tại Philips, đã viết một bài phân tích chi tiết về vấn đề chia sẻ dữ liệu trong AI quy mô lớn vào tháng 5 năm 2020. Ông cho rằng học liên kết phụ thuộc vào:- Trường hợp sử dụng: Dữ liệu nào cần được chia sẻ và vì mục đích gì.
- Mô hình thưởng: Cách khuyến khích các bên tham gia hợp tác chia sẻ dữ liệu.
- Chi phí: Cả chi phí đào tạo địa phương lẫn truyền thông mạng.
Trong thời đại mà dữ liệu trở thành tài sản quý giá, việc bảo vệ quyền riêng tư trong AI là một thách thức lớn. Tuy nhiên, các giải pháp như học liên kết và chiến lược chia sẻ dữ liệu minh bạch có thể giúp cân bằng giữa bảo mật và cá nhân hóa. Những nỗ lực này không chỉ là trách nhiệm của doanh nghiệp, mà còn đòi hỏi sự tham gia của chính phủ, tổ chức phi lợi nhuận và cả cộng đồng người dùng.
